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Make your research reproducible – a hands-on course (2024)

Do you know that feeling, when you work on your research project after not having looked at it for a while (for example after receiving reviews) and you can’t remember how the different parts fit together? And when you finally figure it out again, the results are somehow different. Oh no!

In this course we will set you up to never run into these kinds of issues again. Let’s get your research project organized, under version control, stable, and published so that you can confidently say that your research is reproducible.

Topics

  • The goal of producing FAIR and reproducible research outputs
  • Working on research projects as a team
  • Get your project organized: organized folders, naming, documentation
  • Set up reproducible workflows: version control with git, stable computing environments, and automation
  • Make your project reproducible and FAIR for all: publication platforms, licensing, and more

Format

This is an online course. Each week you will:

  • watch the weekly videos (~45 min),
  • review one of the booklet chapters,
  • have a short session with your accountability buddy* (15-20 minutes), 
  • implement the tasks of the week, and
  • discuss your progress in the weekly online meeting with the instructor and fellow course participants (1-1.5 hours).

* You will choose your accountability buddy during the course. You and your buddy will help each other in implementing the tasks of each week.

Weekly Meetings

The course includes 4 Online Meetings, taking place in September 2024. Dates and Times will be announced soon.

Prerequisites

  • Basic programming knowledge (R, python, …)
  • Willingness to learn new technical skills

Make your Research Reproducible – A Hands-On Course

Do you know that feeling, when you work on your research project after not having looked at it for a while (for example after receiving reviews) and you can’t remember how the different parts fit together? And when you finally figure it out again, the results are somehow different. Oh no!

In this course we will set you up to never run into these kinds of issues again. Let’s get your research project organized, under version control, stable, and published so that you can confidently say that your research is reproducible.

Topics

  • The goal of producing FAIR and reproducible research outputs
  • Working on research projects as a team
  • Get your project organized: organized folders, naming, documentation
  • Set up reproducible workflows: version control with git, stable computing environments, and automation
  • Make your project reproducible and FAIR for all: publication platforms, licensing, and more

Format

This is an online course. Each week you will:

  • watch the weekly videos (~45 min),
  • review one of the booklet chapters,
  • have a short session with your accountability buddy* (15-20 minutes), 
  • implement the tasks of the week, and
  • discuss your progress in the weekly online meeting with the instructor and fellow course participants (1-1.5 hours).

* You will choose your accountability buddy during the course. You and your buddy will help each other in implementing the tasks of each week.

Weekly Meetings:

  • Tuesday, October 17, 3 pm – 4:30 pm CET
  • Tuesday, October 24, 3 pm – 4:30 pm CET
  • Tuesday, October 31, NO MEETING
  • Tuesday, November 7, 3 pm – 4:30 pm CET
  • Tuesday, November 14, 3 pm – 4:30 pm CET

Prerequisites

  • Basic programming knowledge (R, python, …)
  • Willingness to learn new technical skills

Big Data Analyses and New Developments in Research Data Centres (RDC)

Am 24. und 25. November 2022 findet am ZEW Mannheim ein Workshop zum Thema „Big-Data-Analysen und neue Entwicklungen in Forschungsdatenzentren“ statt. Veranstaltet wird der Workshop vom IAB, dem ifo, dem ZEW sowie den zugehörigen Forschungsdatenzentren IAB-FDZ, EBDC (ifo) und ZEW-FDZ (einschließlich BERD@NFDI).

Das Ziel des Workshops besteht darin, Forschenden der Ökonomie die Möglichkeit zu geben, sich zu neuen Datentypen und Entwicklungen der Datennutzung auszutauschen. Das umfasst folgende Aspekte:

  • Big-Data-Analysen: Nutzung unstrukturierter Daten – aus: Internet (Stichwort: Webscraping), soziale Medien, Messdaten u. a. große Datenmengen – durch Umwandlung in strukturierte Forschungsdaten
  • Generierung von Forschungsdaten durch Verknüpfungen von administrativen und/oder Befragungsdaten, z. B. via Algorithmen maschinellen Lernens
  • Innovative Datenzugangswege in FDZ: z. B. FDZ-in-FDZ, Remote Access, Cloud

Die Vorträge des Workshops sollen zum einen methodische Themen aufgreifen. Zum anderen soll vorgestellt werden, welche Forschungsthemen mit neuen (großen) Daten(typen) adressiert werden, die zuvor nicht empirisch untersucht werden konnten. Ferner sollen rechtliche Probleme beim Umgang mit öffentlich verfügbaren Daten und administrativen Daten diskutiert werden (Stichworte: DSGVO und Urheberrecht).

Auf einer Podiumsdiskussion zum Thema „innovative Datenzugangswege“ mit Vertreterinnen und Vertretern von Forschungsdatendatenzentren (im NFDI-Verbund KonsortSWD) und Datennutzenden soll herausgearbeitet werden, wie rechtliche Vorgaben, technische Restriktionen und die Wünsche von Forschenden in Einklang gebracht werden können.

IAB, ifo und ZEW laden Forschende ein, sich mit inhaltlichen Beiträgen aus allen Bereichen der empirischen Wirtschaftsforschung zu beteiligen, die einen Bezug zu den Themen dieses Workshops haben, z. B. die Nutzung von unstrukturierten Daten im Rahmen eines Forschungsprojektes. Begrüßt werden ebenso Papiere zu methodischen Aspekten sowie Beiträge, die Anregungen für die künftige Generierung bzw. Sammlung von Daten bieten.

Es ist geplant, den Workshop in Präsenz durchzuführen, aber im Falle einer angespannten Pandemielage wird er bei Bedarf auch online abgehalten.

Die Sprache des Workshops wird vornehmlich Deutsch sein. Vorträge und Diskussionen können aber gerne auf Wunsch in englischer Sprache geführt werden.

Focused Tutorial on Capturing, Enriching, Disseminating Research Data Objects

This cross-disciplinary tutorial on tools and methods provides brief introductions to use cases from NFDI4Culture, Text+ and BERD@NFDI. 

Presented use cases address capture, enrichment and dissemination of research data objects. Capture involves the creation of digital surrogates (e.g. with OCR) or the representation of existing artefacts in a digital representation (e.g. transcription). This is followed by the enrichment (e.g. annotation, tagging and association) of research data objects and is summarised with their dissemination, i.e. making them available and sharing them to support collaboration and reuse.

This Focused Tutorial will provide knowledge, methodological and technical expertise in the areas of data, metadata, taxonomies and standards with a view to the FAIR principles, and promotes a cross-disciplinary exchange and networking between the participating consortia.

Use Cases from Text+, NFDI4Culture and BERD@NFDI

free, In-Person, University Mannheim, via Zoom [Hybrid], no prerequisites, organized by UB Mannheim

More Information

24 November 2022

10.30 a.m. – 4.30 p.m.

Closed

25 November 2022

10 a.m. – 12.30 p.m./1 p.m.

Closed